Каталог всех 197 навыков ECC

Полная диагностика 12-слойного стека агентов — регрессии обёрток, загрязнение памяти, сбои инструментов, скрытые циклы повторных попыток и искажения рендеринга — с приоритизированными выводами и исправлениями в формате code-first.

Проектирование и оптимизация пространства действий агента, определений инструментов и форматирования наблюдений для повышения процента успешных завершений задач и устойчивости к ошибкам в агентных рабочих процессах.

Структурированный рабочий процесс самоотладки при сбоях агента: фиксирует состояние отказа, диагностирует первопричины, применяет локализованное восстановление и формирует читаемый debug-отчёт перед эскалацией.

Операционная модель агентного инжиниринга: выполнение с приоритетом eval, декомпозиция задач на единицы агентского масштаба, маршрутизация моделей с учётом стоимости и контроль качества AI-генерируемого кода.

Построение постоянных мультиагентных операционных систем на базе Claude Code с ядерной архитектурой, специализированными агентами, slash-командами, файловой памятью и планировщиком задач — без внешних баз данных.

Руководство по процессам разработки и архитектуре для команд, где ИИ-агенты генерируют значительную долю кода, — охватывает фокус ревью, качество на основе eval и критерии найма инженеров в AI-first среде.

Паттерны и архитектуры для автономных циклов Claude Code — от простых последовательных пайплайнов до мультиагентных DAG-систем на основе RFC с персистентностью контекста и воротами контроля качества.

Оркестрирует параллельные агенты Claude Code через Claude DevFleet: планирует проекты в виде DAG-миссий, запускает агентов в изолированных git-воркдеревьях, отслеживает прогресс и читает структурированные отчёты. Используется когда нужно, чтобы несколько агентов одновременно работали над задачами разработки.

Паттерны и руководство по выбору типа цикла для непрерывных автономных агентных петель с воротами качества, оценками и средствами восстановления. Используется при настройке длительных агентных рабочих процессов, требующих структурированного восстановления после сбоев и контроля прогресса.

УСТАРЕВШИЙ legacy-экстрактор навыков v1 на основе stop-hook. Все запросы на непрерывное обучение следует направлять в continuous-learning-v2, который заменяет это решение обучением на основе инстинктов с привязкой к проекту и надёжными хуками.

Система обучения на основе инстинктов, которая наблюдает за сессиями Claude Code через хуки, создаёт атомарные инстинкты с оценкой достоверности и развивает их в навыки, команды или агентов. В версии 2.1 добавлено хранилище с привязкой к проекту для предотвращения кросс-проектного загрязнения.

Созывает четырёх советников (Architect, Skeptic, Pragmatist, Critic) для выявления компромиссов и структурированных разногласий при неоднозначных решениях. Используется, когда существует несколько весомых вариантов и решение «да/нет» требует оппонирования.

Создание полностью автоматизированного AI-агента сбора данных, который по расписанию собирает данные из публичных источников, обогащает результаты через Gemini Flash и сохраняет их в Notion/Sheets/Supabase — бесплатно на базе GitHub Actions. Используется для автоматизации мониторинга или сбора публичных данных.

Оркестрирование параллельных сессий AI-агентов в Claude Code, Codex, OpenCode и других средах с помощью dmux — менеджера панелей на базе tmux. Используется для распределения сложных задач между несколькими одновременно работающими агентами.

Проектирование task-local harness-ов, eval-ворот и извлечения переиспользуемых навыков для режима динамического рабочего процесса Claude и других адаптивных агентных сред. Используется для задач, требующих собственного цикла, оценщика или наблюдаемой контрольной точки.

Управляет долгоживущими облачными агентными рабочими нагрузками с observability, границами безопасности, контролем жизненного цикла и паттернами реагирования на инциденты. Используется для управления постоянно работающими агентами, которым нужны средства управления во время выполнения, выходящие за рамки одной CLI-сессии.

Формальная система оценки, реализующая eval-driven development (EDD) для сессий Claude Code, — определяет критерии pass/fail, метрики pass@k и регрессионные наборы для обеспечения надёжности агента. Используется при измерении или бенчмаркинге производительности агента в условиях смены промптов или модели.

Четырёхфазный цикл поступательного уточнения контекста, передаваемого субагентам, — решает проблему непредсказуемости нужного контекста кодовой базы на старте. Используется при проектировании многоагентных рабочих процессов, где начальный контекст невозможно определить заранее.

Создание MCP-серверов с Node/TypeScript SDK: инструменты, ресурсы, промпты, валидация Zod и транспорт stdio vs Streamable HTTP. Используйте при реализации или отладке MCP-серверов для AI-ассистентов.

Реструктуризация задачи на независимые параллельные ветки: пакетное чтение, конкурентные агенты, изолированные worktree и проверочные проходы — для максимальной скорости без потери корректности. Используйте, когда задача содержит явно разделяемые части без общих поверхностей записи.

RFC-ориентированный паттерн выполнения multi-agent DAG, разбивающий крупные функции на независимо верифицируемые рабочие единицы с quality gates и правилами очереди слияния. Используйте, когда функция слишком велика для одного агентского прохода.

Структурированный цикл rollout, отслеживающий кандидатов, метки решений и согласованность между повторными попытками с аудируемым журналом доказательств. Используйте для стохастической оптимизации, сравнения ансамблей или рекурсивного рассуждения с видимой цепочкой доказательств.

Управляет мульти-агентными воркфлоу как структурированной командой с Kanban-задачами, явным владельцем, изоляцией веток и шлюзами слияния. Используйте, когда задачи охватывают несколько агентов, веток или worktree.

Интерактивное меню для просмотра доступных агент-персон и составления параллельных команд из плоских или доменных коллекций. Используйте, когда нужно выбрать и запустить группу агентов для задачи.

Паттерны оптимизации затрат при использовании LLM API: автоматическая маршрутизация модели по сложности задачи, иммутабельное отслеживание бюджета, логика повторных попыток с экспоненциальной выдержкой и кэширование промптов. Используется при разработке приложений, вызывающих LLM API и требующих контроля расходов.

Запрашивает локальную SQLite-базу данных отслеживания затрат и формирует отчёт об использовании токенов Claude Code, расходах и разбивке бюджета по проекту, инструменту, сессии, модели или дате. Используется, когда пользователь спрашивает о расходах или истории использования.

Анализирует черновой промпт, выявляет пробелы, подбирает ECC-скиллы, агентов и хуки и выдаёт оптимизированный промпт для вставки. Только рекомендует — задачу не выполняет.

Фреймворк выбора между regex и LLM при парсинге структурированного текста: regex — для 95–98% случаев, LLM — только для граничных случаев с низкой уверенностью.

Рекомендует ручные вызовы /compact на логических границах задач — после этапа исследования, между фазами или после достижения ключевых результатов — для более надёжного сохранения контекста по сравнению с произвольным авто-сжатием. Используйте в длинных многофазных сессиях, приближающихся к лимиту контекста.

Перехватывает поток ответа, чтобы пользователь мог выбрать глубину ответа (краткий/средний/исчерпывающий) на основе оценочного числа токенов — до того, как Claude начнёт отвечать. Используйте, когда пользователь хочет контролировать длину ответа или бюджет токенов.

Формирует обоснованный план установки ECC для конкретного репозитория, классифицируя навыки, команды, правила, хуки и расширения по категориям DAILY и LIBRARY на основе анализа кодовой базы.

Преобразует однострочную задачу в пошаговый план реализации для многосессионных мультиагентных проектов — каждый шаг содержит самодостаточный контекстный бриф, позволяющий свежему агенту выполнить его без дополнительного ввода.

Генерирует файлы CodeTour `.tour` в формате JSON с пошаговыми маршрутами, привязанными к реальным строкам файлов, — для онбординга, обзоров архитектуры, ревью PR и RCA-туров. Используется, когда нужен многократно используемый пошаговый артефакт, а не разовое объяснение.

Базовые межпроектные конвенции кодирования: именование, иммутабельность, читаемость, KISS/DRY/YAGNI и обработка ошибок. Используется при запуске проекта, проверке качества кода или введении новых участников в общие стандарты.

Интерактивный мастер установки Everything Claude Code, который проводит пользователя через выбор и установку навыков и правил в директории уровня пользователя или проекта, после чего верифицирует и при необходимости оптимизирует установку. Используется для начальной настройки или обновления ECC.

Проверяет неконтролируемые расходы в GitHub App ECC Tools — избыточное создание PR, обход квот, утечку premium-моделей и всплески биллинга. Используется при расследовании неожиданного перерасхода или появления лишних PR в репозитории ECC-Tools.

Объясняет формат файлов правил Hookify, поля frontmatter и синтаксис паттернов/условий для написания правил, отслеживающих события и отображающих сообщения для Claude. Используется при создании или настройке правил Hookify в проекте.

Запуск и расширение NanoClaw — REPL ECC без внешних зависимостей на базе claude -p. Используйте при работе с claw.js для постоянных сессий, переключения моделей, динамической загрузки скиллов и сжатия истории.

Справочник интеграции Plankton — системы качества кода на этапе записи, которая автоматически форматирует, линтует и передаёт нарушения Claude-субпроцессам через хуки PostToolUse при каждом редактировании файла. Используйте при настройке автоматического форматирования и линтинга в проектах Claude Code.

Преобразование намерения PRD, пунктов дорожной карты или продуктовых обсуждений в готовый к реализации план возможностей, выявляющий ограничения, инварианты, интерфейсы и нерешённые вопросы. Используйте, когда намерение продукта понятно, но архитектурные и policy-импликации нужно сделать явными до начала мультисервисной работы.

Обеспечивает рабочий процесс «исследование перед написанием кода»: выполняет поиск готовых решений в npm, PyPI, GitHub и источниках MCP-скиллов до написания собственного кода. Используйте при начале разработки любой функции, для которой вероятно уже существует библиотека, утилита или паттерн.

Выполняет поиск среди локальных, маркетплейс-, GitHub- и веб-источников навыков перед тем, как рекомендовать создание нового скилла, — чтобы избежать дублирования существующих наработок сообщества. Используйте, когда пользователь говорит «create a skill», спрашивает, существует ли скилл для X, или собирается создать новый рабочий скилл.

Проверяет все установленные скиллы и команды Claude на качество с помощью контрольного списка и оценки ИИ — в режиме Quick Scan (только изменённые скиллы) или Full Stocktake с последовательной пакетной оценкой субагентов. Используйте при проверке состояния библиотеки скиллов или перед её выпуском.

Аудит только для чтения активного репозитория, MCP-серверов, плагинов, переменных среды и настроек harness для рекомендации наиболее ценных ECC-скиллов, хуков, агентов и воркфлоу. Используйте при настройке Claude Code или оценке доступных возможностей.

Стратегии регрессионного тестирования для разработки с применением ИИ, устраняющие слепое пятно, когда одна и та же модель пишет и проверяет код, — с использованием API-тестирования в режиме sandbox для автоматического обнаружения ошибок.

Превращает запросы «сделать быстрее» в ограниченный измеримый цикл оптимизации: устанавливает базовые показатели, генерирует гипотезы, запускает варианты, отклоняет неудачные и продвигает самую быструю безопасную реализацию.

TDD-процесс для современного C++ с GoogleTest/GoogleMock и CMake/CTest: написание тестов, настройка обнаружения тестов, подключение санитайзеров и диагностика ненадёжных или падающих тестов. Используется исключительно для написания тестов C++, настройки тестового окружения или расследования сбоев.

TDD-процесс для Django с pytest-django, factory_boy, мокированием и измерением покрытия, включая паттерны тестирования DRF API, моделей, представлений и сериализаторов. Используется при написании тестов для Django-проектов.

Полный цикл верификации для Django-проектов: проверка окружения, линтинг, безопасность миграций, тестовое покрытие, сканирование на уязвимости и готовность к деплою. Запускается перед PR, после крупных изменений или непосредственно перед деплоем.

Паттерны E2E-тестирования с Playwright: Page Object Model, интеграция с CI/CD, управление артефактами и устранение нестабильных тестов. Используется при создании или улучшении набора E2E-тестов для веб-приложения.

TDD-воркфлоу для Kotlin с Kotest, MockK, тестированием корутин, property-based тестами и Kover. Используйте при написании тестов или увеличении покрытия в Kotlin-проектах.

TDD-цикл Red-Green-Refactor для Laravel с PHPUnit и Pest, стратегиями работы с базой данных, factory, fakes и целевым покрытием 80%+. Используйте для новых функций или исправления ошибок.

Пайплайн верификации перед PR и деплоем для Laravel: проверка окружения, линтинг, статический анализ, тесты, сканирование безопасности и готовность к деплою.

Паттерны тестирования Perl с Test2::V0, Test::More, prove, моками и Devel::Cover по методологии TDD. Используйте при написании нового Perl-кода, проектировании тестовых наборов или миграции с Test::More на Test2::V0.

TDD-воркфлоу для Python с pytest: fixtures, мокирование, параметризация и цель покрытия 80%+. Используйте при написании тестов, настройке тестовой инфраструктуры или анализе покрытия Python-проектов.

TDD-воркфлоу для Quarkus 3.x с JUnit 5, Mockito, REST Assured, утилитами тестирования Camel и JaCoCo (80%+). Используйте при добавлении функций, исправлении ошибок или тестировании событийных Quarkus-сервисов.

Полный пайплайн верификации для Quarkus: сборка, статический анализ (Checkstyle/PMD/SpotBugs), тесты с покрытием JaCoCo, сканирование безопасности, нативная компиляция и diff-ревью. Запускайте перед PR или деплоем.

Тестирование React-компонентов с React Testing Library, Vitest/Jest, MSW для мокирования сети, axe-проверками доступности и рекомендациями по выбору между RTL и Playwright E2E. Используйте при написании или исправлении тестов для React-компонентов, хуков или страниц.

TDD-воркфлоу для Rust: юнит-тесты, интеграционные тесты, async-тестирование, property-тесты через proptest, мокирование с mockall и cargo-llvm-cov (80%+). Используйте при написании или добавлении тестов в Rust-проекты.

Руководит разработкой через тестирование (TDD) для Spring Boot с JUnit 5, Mockito, MockMvc, Testcontainers и JaCoCo при целевом покрытии 80%+. Используйте при добавлении функций, исправлении ошибок или рефакторинге Spring Boot-сервисов.

Запускает полный пайплайн верификации для Spring Boot-проектов — сборка, статический анализ (SpotBugs, PMD, Checkstyle), тесты с покрытием JaCoCo, сканирование безопасности и просмотр diff. Используйте перед открытием pull request, после крупного рефакторинга или перед деплоем.

Обеспечивает соблюдение TDD-цикла «сначала тесты» с покрытием 80%+ для юнит-, интеграционных и E2E-тестов и Git-чекпоинтами на каждом этапе. Используйте для новых функций, исправления ошибок или рефакторинга.

Запускает структурированную шестифазную проверку — сборка, типизация, линтинг, тесты с покрытием, сканирование безопасности и обзор diff — после изменений кода или перед PR. Используйте для подтверждения прохождения quality gate перед слиянием.

Сквозное тестирование нативных Windows-приложений (WPF, WinForms, Win32, Qt) с помощью pywinauto и Windows UI Automation, включая интеграцию CI/CD с GitHub Actions. Используйте при написании или диагностике тестов GUI-автоматизации для Windows-приложений.

Генерирует код Angular и предоставляет архитектурные рекомендации по компонентам, сервисам, signals, формам, маршрутизации, SSR, доступности, анимациям и тестированию для разных версий Angular.

Задаёт ECC-специфичное дизайн-направление для продакшен-интерфейса — цель, аудитория, тон и одну запоминающуюся визуальную идею — до написания фронтенд-кода. Используется, когда UI должен выглядеть целенаправленным и отполированным, а не шаблонным.

Современные паттерны React и Next.js для компонентов, управления состоянием, получения данных, оптимизации производительности, форм, маршрутизации и доступного UI. Используется при разработке или ревью любого фронтенда на базе React.

Создаёт HTML-презентации без внешних зависимостей с анимацией в одном файле или конвертирует файлы PowerPoint в веб-формат. Используется при создании докладов или питч-деков, а также помогает не-дизайнерам найти свой визуальный стиль через предпросмотры.

Конкретные дизайн-инженерные улучшения для отполированного UI: концентрический радиус, оптическое выравнивание, тени, перенос текста, зоны кликабельности, состояния hover/focus и анимация. Используйте, когда интерфейс выглядит плоским, перегруженным или незавершённым.

Продакшн-система UI-анимации для React/Next.js с библиотекой Motion: доступные анимации, переходы между состояниями и пространственная непрерывность с поддержкой reduced-motion.

Идиоматические паттерны React 18/19: дисциплина хуков, границы серверных/клиентских компонентов, Suspense, form actions, деревья решений для управления состоянием и доступность. Используйте при написании или ревью React-компонентов.

70+ правил производительности для React и Next.js, расставленных по приоритетам: устранение waterfall, размер бандла, серверная сторона, лишние re-render и Core Web Vitals. Используйте при ревью или оптимизации React/Next.js-кода.

Записывает отполированные WebM демо-видео веб-приложений через Playwright с видимым курсором, естественным темпом и конвейером discover-rehearse-record. Используйте, когда нужно демо-видео, пошаговый обзор или запись экрана.

Пакетно конвертирует скриншоты UI-дизайна в компоненты Vue 3 Composition API, подключённые к Vant, Element Plus или Ant Design Vue. Используйте при преобразовании директории экспортов дизайна в первую версию кодовой базы на Vue 3.

Создание нового API-коннектора, точно воспроизводящего существующий шаблон интеграции репозитория, — расположение файлов, схема конфигурации, аутентификация, обработка ошибок, тесты и регистрация в реестре.

Паттерны проектирования REST API — именование ресурсов, HTTP-коды состояния, пагинация, фильтрация, ответы об ошибках, версионирование и ограничение частоты запросов для консистентных продакшен-API.

Паттерны бэкенд-архитектуры для масштабируемых приложений на Node.js, Express и Next.js — дизайн REST/GraphQL, слой репозитория, оптимизация N+1, кэширование, фоновые задачи и middleware.

Кэширует результаты ресурсоёмкой обработки файлов (парсинг PDF, анализ изображений), используя SHA-256-хэши содержимого в качестве ключей, — кэш переживает переименование файлов и автоматически инвалидируется при изменении содержимого. Используется при построении файловых пайплайнов с повторной обработкой одних и тех же файлов.

Готовые к продакшену паттерны архитектуры Django: структура проекта, дизайн API на Django REST Framework, лучшие практики ORM, кэширование, signals и middleware. Используется при построении или структурировании Django-приложений.

Производственно-ориентированные паттерны FastAPI: роутеры, схемы Pydantic, асинхронные эндпоинты, внедрение зависимостей, аутентификация, OpenAPI-документация и тесты. Используется при разработке или ревью FastAPI-сервиса.

Паттерны JPA/Hibernate для проектирования сущностей, связей, предотвращения N+1, управления транзакциями, аудита, пагинации и пулинга HikariCP в Spring Boot. Используется при моделировании данных, написании запросов в репозитории или настройке производительности базы данных.

Комплексные паттерны Ktor-сервера: DSL маршрутизации, плагины, аутентификация, Koin DI, kotlinx.serialization, WebSockets и интеграционные тесты на основе testApplication. Используйте при разработке или ревью HTTP-сервисов Ktor на Kotlin.

Продакшн-архитектура Laravel: контроллеры, сервисные слои, Eloquent ORM, очереди, события, кэширование и API-ресурсы. Используйте при структурировании или разработке Laravel-приложений.

Поиск и оценка пакетов Laravel через LaraPlugins.io MCP с проверкой health-score и совместимости версий. Используйте при выборе пакета для Laravel-проекта.

Паттерны для latency-критичных систем: анализ горячего пути, отслеживание p95/p99, кэширование, батчинг, стриминг и backpressure. Для realtime-дашбордов, потоков рыночных данных и шлюзов исполнения.

Продакшн-паттерны архитектуры NestJS для модульных TypeScript-бэкендов: модули, контроллеры, провайдеры, валидация DTO, guards, interceptors, конфигурация и тестирование. Используйте при создании или структурировании NestJS API и сервисов.

Архитектурные паттерны Quarkus 3.x с Apache Camel, JAX-RS, CDI, Panache, асинхронной обработкой и нативной компиляцией. Используйте при разработке Java cloud-native или событийно-ориентированных бэкендов.

Охватывает архитектурные паттерны Spring Boot для проектирования REST API, многоуровневой архитектуры controller-service-repository, Spring Data JPA, кэширования, асинхронной обработки и событийно-ориентированных воркфлоу. Используйте при серверной разработке на Java Spring Boot.

Охватывает паттерны OAuth-аутентификации, ограничения частоты запросов и примеры кода для публикации твитов и тредов, чтения ленты, поиска и аналитики через X (Twitter) API. Используйте при интеграции программного взаимодействия с X в приложение.

Проектирование схем ClickHouse, оптимизация запросов, материализованные представления и паттерны загрузки данных для высокопроизводительных OLAP-нагрузок. Используется при построении аналитических пайплайнов, дашбордов реального времени или миграции с PostgreSQL/MySQL на ClickHouse.

Диагностика и устранение узких мест в крупных пайплайнах ingestion, ETL, бэкфила, экспорта или загрузки в хранилище при сохранении корректности данных. Используется, когда пайплайн необходимо значительно ускорить.

Безопасные и обратимые паттерны миграции схем и данных для PostgreSQL, MySQL и ORM (Prisma, Drizzle, Django, TypeORM, golang-migrate), включая техники zero-downtime. Используется при изменении схем продакшен-баз данных.

Паттерны ORM JetBrains Exposed: DSL-запросы, DAO, транзакции, пулинг HikariCP, миграции Flyway и паттерн репозитория для бэкенд-сервисов на Kotlin. Используется при настройке или оптимизации доступа к базе данных через Exposed.

Продакшн-воркфлоу ML-инженерии: контракты данных, воспроизводимое обучение, quality gates, деплой моделей, мониторинг и откат. Используйте при переводе кода из ноутбука в поддерживаемую ML-систему.

Паттерны MySQL и MariaDB: проектирование схем, индексирование, анализ медленных запросов, транзакции, keyset-пагинация и пул соединений. Используйте при работе с продакшн-базами данных MySQL/MariaDB или миграциями.

Лучшие практики PostgreSQL для оптимизации запросов, проектирования схем, стратегии индексирования, Row Level Security и пула соединений. Используйте при написании SQL-запросов или миграций, проектировании схем или устранении медленных запросов.

Продакшн-паттерны Prisma ORM для TypeScript-бэкендов: проектирование схем, оптимизация запросов, транзакции, пагинация и типичные ловушки — updateMany возвращает count, а не записи, таймауты $transaction, исчерпание соединений в serverless. Используйте при написании или проверке запросов Prisma, миграций или массовых операций.

Паттерны Clean Architecture для Android и Kotlin Multiplatform — структура модулей, правила зависимостей, UseCase, репозитории и проектирование слоя данных с Room, SQLDelight и Ktor.

Паттерны для Compose Multiplatform и Jetpack Compose: состояние ViewModel, навигация, темизация, оптимизация рекомпозиции и платформоспецифичный UI для Android, iOS, Desktop и Web. Используется при построении общего KMP-UI или Android-приложений на Compose.

Готовые к продакшену паттерны Dart/Flutter: null-safety, управление состоянием BLoC/Riverpod/Provider, навигация GoRouter, сетевой слой Dio, кодогенерация Freezed и тестирование виджетов. Используется при разработке или ревью функциональности Flutter.

Интегрирует фреймворк Apple FoundationModels для локального LLM в приложениях iOS 26+ — генерация текста, структурированный вывод с @Generable, вызов инструментов и стриминг. Используется для реализации AI-функций с защитой приватности без зависимости от облака.

Паттерны Kotlin Coroutines и Flow для структурированного параллелизма, реактивных потоков StateFlow/SharedFlow, обработки ошибок и тестирования корутин в проектах Android и KMP. Используется при написании асинхронного кода или управлении конкурентными операциями.

Дизайн-система iOS 26 Liquid Glass с размытием, отражением и интерактивным morphing для SwiftUI, UIKit и WidgetKit. Используйте при разработке или миграции приложений на новый дизайн iOS 26.

Предоставляет паттерны для построения потокобезопасных слоёв хранения данных в Swift с использованием акторов — кэш в памяти с файловым хранилищем, — что устраняет гонки данных на этапе компиляции. Используйте при разработке офлайн-приложений или любого слоя хранения данных на Swift 5.5+ с требованием безопасного параллельного доступа.

Охватывает паттерны Swift 6.2 Approachable Concurrency — однопоточный режим по умолчанию, @concurrent для явного вынесения задач в фоновый поток, изолированные соответствия протоколов — для устранения ошибок компилятора о гонках данных. Используйте при миграции Swift-проектов на 6.2 или проектировании архитектуры приложений на основе MainActor.

Абстрагирует файловую систему, сеть и внешние API за сфокусированными Swift-протоколами для детерминированных юнит-тестов без реального I/O. Используйте при написании тестируемого Swift-кода с внешними зависимостями.

Охватывает современное управление состоянием SwiftUI с @Observable, типобезопасным NavigationStack, композицией вью и производительностью рендеринга. Используйте при разработке iOS/macOS-интерфейсов на SwiftUI.

Стандарты кодирования C++ на основе C++ Core Guidelines для современного C++17/20/23: RAII, иммутабельность, типовая безопасность и ясное выражение намерений. Используется при написании, ревью или рефакторинге кода на C++ для соблюдения безопасных и идиоматичных практик.

Паттерны тестирования C# и .NET с xUnit, FluentAssertions, NSubstitute/Moq, Testcontainers и WebApplicationFactory. Используется при написании или ревью тестов для .NET-проектов.

Идиоматичные паттерны C# и .NET для иммутабельности, внедрения зависимостей, async/await и сервисной архитектуры с ASP.NET Core. Используется при написании или ревью кода .NET-приложений.

Паттерны надёжной обработки ошибок на TypeScript, Python и Go — типизированные ошибки, границы ошибок, retry, circuit breaker и пользовательские сообщения. Используется при проектировании иерархий ошибок, добавлении retry-логики или ревью API на предмет непокрытых сценариев ошибок.

Паттерны тестирования F# с xUnit, FsUnit, Unquote и property-based тестированием через FsCheck — юнит-тесты, интеграционные тесты и лучшие практики организации тестов. Используется при написании или ревью тестов для приложений на F# и .NET.

Идиоматичные паттерны Go и лучшие практики для написания понятного, надёжного и поддерживаемого кода. Используется при написании, ревью или рефакторинге кода на Go, а также при проектировании Go-пакетов.

Паттерны тестирования Go — табличные тесты, сабтесты, бенчмарки, фаззинг и TDD-процесс со стандартной библиотекой. Используется при написании новых Go-функций, наращивании покрытия или прохождении цикла RED-GREEN-REFACTOR.

Стандарты кодирования для Java 17+ в Spring Boot и Quarkus: именование, иммутабельность, Optional, стримы, исключения, generics, CDI и реактивные паттерны. Автоматически применяет конвенции, специфичные для выбранного фреймворка, на основе обнаруженного файла сборки.

Идиоматические паттерны Kotlin: null-безопасность, корутины, sealed-классы, DSL-строители и Gradle Kotlin DSL. Используйте при написании, ревью или рефакторинге Kotlin-кода.

Современные идиомы Perl 5.36+, лучшие практики и архитектурные соглашения для надёжных, поддерживаемых приложений. Используйте при написании нового Perl-кода, рефакторинге устаревших модулей или проверке кода на идиоматичность.

Идиоматические паттерны Python: PEP 8, аннотации типов, обработка ошибок в стиле EAFP и лучшие практики поддерживаемости. Используйте при написании, ревью или рефакторинге Python-кода.

Идиоматические паттерны Rust: владение, заимствование, распространение ошибок через Result/?, traits, generics, безопасный параллелизм и структура crate. Используйте при написании, ревью или рефакторинге Rust-кода.

Аудит живых автоматизаций на основе фактических данных — инвентаризирует cron-задачи, хуки, коннекторы, MCP-серверы и обёртки, затем формирует рекомендации keep/merge/cut/fix до внесения каких-либо изменений.

Предоставляет шаблоны проверки и безопасные рабочие процессы для Cisco IOS и IOS-XE: команды show, размещение ACL, wildcard-маски и верификация в рамках окон изменений. Используется при анализе конфигураций маршрутизаторов и коммутаторов или устранении неисправностей без риска потери связности.

Создание операторских мониторинговых дашбордов для Grafana, SigNoz и аналогичных платформ, выстроенных вокруг реальных операционных вопросов, а не всех доступных метрик. Используется при превращении списка метрик в рабочий операционный дашборд.

Паттерны CI/CD-пайплайнов, контейнеризация Docker, стратегии развёртывания rolling/blue-green/canary, проверки работоспособности, планы отката и чеклисты готовности к продакшену для веб-приложений. Используется при планировании или настройке деплоев.

Лучшие практики Docker и Docker Compose для локальной разработки, оркестрирования нескольких контейнеров, безопасности контейнеров, сетевого взаимодействия и управления томами. Используется при настройке или ревью контейнеризованных сред разработки.

Управляет GitHub-репозиториями через gh CLI — сортировка issues, ревью PR, отладка CI/CD, подготовка релизов, алерты Dependabot и улучшение опыта контрибьюторов. Используется для любых операционных задач GitHub за пределами базовых команд git.

Чеклист планирования и безопасности для изменений в домашней лаборатории, затрагивающих VLAN, локальный DNS и VPN в стиле WireGuard, — до настройки маршрутизатора, файрвола или DHCP. Используется для создания поэтапного плана миграции с процедурами отката.

Практическое руководство по проектированию домашних и небольших лабораторных сетей: роли шлюза, коммутатора и точки доступа, диапазоны IP-адресов, резервирование DHCP, DNS и типичные ошибки новичков. Используется при планировании новой сети или устранении проблем с двойным NAT и нестабильной адресацией.

Безопасные Python-паттерны Netmiko для SSH-автоматизации сетевых устройств: режим только чтения, ограниченный пакетный SSH, парсинг TextFSM, защищённые изменения конфигурации, таймауты и обработка ошибок. Используйте при написании скриптов автоматизации для роутеров, коммутаторов или межсетевых экранов.

Паттерны диагностики BGP в режиме только чтения: состояние соседей, отсутствующие маршруты, политики префиксов и проблемы AS path. Используйте, когда BGP-сессия недоступна, нестабильна или установлена, но без ожидаемых префиксов.

Предварительная валидация конфигураций маршрутизаторов и коммутаторов: опасные команды, дублирующиеся IP-адреса, пересечения подсетей, устаревшие ссылки ACL/route-map и гигиена безопасности IOS. Используйте перед окном изменений или автоматизированными пушами конфигураций.

Диагностика ошибок интерфейсов, CRC, дропов, несоответствия дуплекса, флаппинга и проблем согласования скорости на роутерах, коммутаторах и Linux-хостах. Используйте при потере пакетов или росте счётчиков ошибок на порту коммутатора.

Проверяет выпущенное или готовящееся к запуску приложение на готовность к продакшену — пробелы в конфигурации, риски времени выполнения, недостатки наблюдаемости — используя только данные локального репозитория и CI, без отправки данных внешним сервисам.

Воркфлоу с приоритетом доказательств для запуска команд, проверки состояния git, отладки CI-сбоев и отправки точечных исправлений с подтверждением того, что именно было выполнено и проверено. Используйте, когда требуется реальное выполнение в репозитории с отслеживаемыми результатами.

Объединяет GitHub, Linear, CI, события хуков и подключённые коммуникационные поверхности в единый ECC-нативный канал уведомлений с уровнем важности, владельцем и маршрутизацией. Используйте, когда фрагментация уведомлений, шум или перегрузка входящих — реальная проблема.

Лучшие практики безопасности Django: аутентификация, авторизация, защита от CSRF и SQL-инъекций, предотвращение XSS и усиленные настройки продакшена. Используется при защите или ревью Django-приложения перед деплоем.

Охватывает классификацию данных, контроль доступа, журналы аудита и паттерны шифрования для PHI и PII в медицинских приложениях. Используется при разработке или проверке любого функционала, затрагивающего данные пациентов в рамках HIPAA, GDPR или DISHA.

Узкоспециализированная точка входа для задач HIPAA, направляющая к нужным навыкам реализации в части обработки PHI, журналирования аудита и оценки рисков нарушений. Используется, когда задача явно касается соответствия требованиям US Healthcare, covered entities или BAA.

Практики безопасности Laravel: аутентификация, авторизация, CSRF, валидация, загрузка файлов, rate limiting и защищённый деплой. Используйте для защиты Laravel-приложений.

Паттерны безопасности для автономных LLM-трейдинг-агентов: защита от prompt injection, лимиты расходов, симуляция перед отправкой, circuit breaker, защита от MEV и изоляция ключей кошелька.

Исчерпывающие паттерны безопасности Perl: taint mode, валидация ввода, безопасное выполнение процессов, параметризованные запросы DBI и веб-безопасность (XSS/SQLi/CSRF). Используйте при проверке или написании Perl-кода, обрабатывающего пользовательский ввод, веб-запросы, shell-команды или запросы к базе данных.

Проверка воркфлоу рынков предсказаний, корзинных инструментов, oracle и торговых агентов на соответствие требованиям, качество данных, конфиденциальность и риски исполнения — до получения доступа к аутентификации площадки, портфельным данным или API-ключам. Используйте как шлюз перед реализацией любого финансового воркфлоу.

Лучшие практики безопасности Quarkus: аутентификация JWT/OIDC, RBAC, валидация ввода, CORS, CSRF, управление секретами и сканирование зависимостей на CVE. Используйте при добавлении или аудите контролей безопасности в Quarkus-сервисах.

Сканирует репозиторий на наличие реально эксплуатируемых, удалённо достижимых уязвимостей — SSRF, обход аутентификации, SQL-инъекция, RCE, XSS — фокусируясь на находках, подходящих для ответственного раскрытия или подачи на bug bounty. Используйте, когда цель — практическое обнаружение уязвимостей, а не общий обзор лучших практик.

Предоставляет комплексный контрольный список безопасности и кодовые паттерны для управления секретами, валидации ввода, CSRF, XSS, ограничения частоты запросов и безопасного дизайна API. Используйте при реализации аутентификации, обработке пользовательского ввода, создании API-эндпойнтов или работе с платёжными или конфиденциальными данными.

Проверяет конфигурацию .claude/ проекта Claude Code — CLAUDE.md, settings.json, MCP-серверы, хуки и определения агентов — на инъекционные риски, избыточно разрешительные allow-list и захардкоженные секреты с помощью инструмента AgentShield. Используйте перед коммитом изменений конфигурации или при онбординге в репозиторий с уже существующими конфигурациями Claude Code.

Лучшие практики Spring Security для аутентификации JWT/OAuth2, ролевой авторизации, валидации ввода, CORS/CSRF, управления секретами, ограничения частоты запросов и сканирования зависимостей на CVE в Java-сервисах Spring Boot. Используйте при добавлении аутентификации, обработке пользовательского ввода или создании защищённых эндпойнтов.

Проверка персонажей, ригов, поз и ретаргетинга анимаций в Blender путём извлечения структурированного состояния сцены — используется тогда, когда скриншотов недостаточно для выявления ошибок соглашений осей, имён костей или точек контакта с землёй.

Генерирует изображения, видео и аудио через модели fal.ai по MCP — text-to-image, text/image-to-video, text-to-speech и video-to-audio. Используется, когда пользователю нужны медиаматериалы, созданные ИИ.

Анимированные технические объяснительные видео с Manim: графики, архитектурные диаграммы и обзоры продуктов. Используйте, когда точность анимации важнее фотореализма, а итогом должен быть короткий MP4.

Доменно-специфические правила и паттерны создания видео в Remotion на React: 3D, анимации, аудио, субтитры, графики, шрифты и переходы — в 29 файлах правил. Используйте при любой работе с кодом Remotion.

AI-ассистированный конвейер для монтажа реальных видеоматериалов через FFmpeg, Remotion, ElevenLabs и fal.ai в короткий контент, влоги или демо-видео. Используйте, когда нужно нарезать, структурировать или дополнить имеющееся видео.

Загружает видео и аудио из файлов, URL, RTSP-потоков или захвата рабочего стола; строит визуальные, семантические и временные индексы; выполняет монтаж по временной шкале, транскодирование, генерацию субтитров, оверлеи и оповещения в реальном времени. Используйте для любых задач программного восприятия, поиска или редактирования видео.

Чеклист безопасности и защищённые паттерны кода для Solidity AMM-контрактов: reentrancy, порядок CEI, атаки типа donation/inflation, манипуляции оракулами, slippage и управление привилегиями администратора. Используется при написании или аудите DeFi AMM и контрактов пулов ликвидности.

Предотвращает незаметные ошибки несоответствия разрядности на EVM-совместимых цепях, запрашивая decimals во время выполнения и применяя десятично-безопасную арифметику для балансов и значений в USD. Используется при чтении балансов ERC-20, сравнении кросс-чейн сумм или разработке ботов, дашбордов и DeFi-инструментов.

Сравнивает корзины рынков предсказаний Itô с базой знаний пользователя, заметками о портфеле или исследовательским тезисом для выявления соответствия, пробелов в позициях и противоречивых сигналов. Только чтение — без инвестиционных рекомендаций и исполнения сделок.

Руководство по архитектуре и рабочему процессу для создания фонового агента, который отслеживает источники данных, составляет параметры корзин для рынков предсказаний и передаёт результаты человеку на проверку. Предназначено для планирования, не для исполнения реальных сделок.

Собирает аналитику по рынкам предсказаний в режиме только чтения — обнаружение событий, сравнение площадок, исследование базовых активов и рыночные сводки через Itô API. Используется для аналитических обзоров на основе первоисточников без инвестиционных рекомендаций и исполнения заявок.

Создаёт структурированный, не исполняющий рабочий лист для идеи рынка предсказаний: площадки, базовые активы, правила расчёта, комиссии и шаги для ручного выполнения. Используется для анализа ограничений и открытых вопросов до подключения инструментов с возможностью исполнения.

Предотвращение ошибок хеширования Ethereum в JavaScript/TypeScript — правильный Keccak-256 вместо NIST SHA3 из Node.js. Используйте при вычислении селекторов функций, топиков событий, подписей EIP-712, доказательств Merkle или слотов хранилища.

Исследование рынков предсказаний как источников данных или oracle-сигналов для продуктов, агентов и дашбордов: оценка вероятностей, заложенных рынком, ликвидности, правил урегулирования и паттернов интеграции. Используйте при включении сигналов рынков предсказаний в слой принятия решений или данных.

Создание подробных исследовательских отчётов со ссылками на источники: поиск в вебе через MCP-инструменты firecrawl и exa с синтезом информации из нескольких источников. Используется для глубокого исследования с аргументацией и указанием первоисточников.

Нейронный поиск по вебу, коду и компаниям через MCP-сервер Exa. Используется, когда нужна актуальная веб-информация, примеры кода, данные о компаниях или поиск по людям с помощью нейронного поиска на базе ИИ.

Управляет многоуровневой системой знаний для приёма, организации, синхронизации, дедупликации и поиска по локальным файлам, памяти MCP, векторным хранилищам и Git-репозиториям. Используется при сохранении, организации или поиске информации в системах знаний.

Пайплайн лид-разведки на основе агентов: скоринг сигналов, поиск тёплых путей, моделирование голоса и адресный аутрич через email, LinkedIn и X.

Рыночные исследования с источниками: TAM/SAM/SOM, конкурентный анализ, due diligence для инвесторов и технологические обзоры с контраргументами и выводами для принятия решений.

Operator-обёртка, оркестрирующая ECC-навыки исследования (exa-search, deep-research, market-research, lead-intelligence) для рабочих процессов с приоритетом на доказательства и разделением источников. Используйте, когда нужны актуальные факты, сравнения или обоснованные рекомендации.

Выстраивает поисковые воркфлоу PubMed и NCBI E-utilities для биомедицинской литературы с использованием терминов MeSH, тегов полей, поиска по PMID и получения цитат. Используйте, когда задача требует систематического или воспроизводимого поиска в MEDLINE и базах данных по биологическим наукам.

Проводит поиск патентов и товарных знаков USPTO через официальные API, PatentSearch, TSDR и данные об уступках для воспроизводимых исследований уровня техники и IP-ландшафта. Используйте, когда задача требует верифицированных записей об американских патентах или товарных знаках.

Выполняет быстрый биоинформатический поиск в Ensembl, BLAST, базах данных белков, метаболических путей и ассоциаций с заболеваниями с помощью CLI или Python-пакета gget. Используйте для быстрого первичного сбора геномных данных перед переходом к полноценным пайплайнам.

Выполняет структурированный воркфлоу обзора литературы: планирование поиска, отбор источников, синтез и проверка цитат для академических, биомедицинских и технических тем. Используйте для построения систематического, сфокусированного или нарративного обзора из рецензируемых источников.

Оценивает академические и научные работы — статьи, предложения, обзоры литературы, методологические разделы — по структурированной рубрике, охватывающей чёткость постановки проблемы, методологию, доказательную базу и качество цитат. Используйте для рецензирования или сравнения научных работ по качеству и получения обратной связи для доработки.

Написание лонгридов, блог-постов, гайдов, туториалов и выпусков рассылок в самобытном стиле, выведенном из предоставленных примеров или бренд-гайдлайнов, — без типичных штампов AI-текстов.

Создаёт переиспользуемый профиль стиля письма на основе реальных постов, эссе, анонсов или текстов сайта, а затем последовательно применяет этот голос в статьях, аутрич-сообщениях и публикациях в соцсетях.

Реорганизует сети X и LinkedIn: просматривает список перед удалением, рекомендует подписки и составляет тёплые сообщения в реальном голосе пользователя. Используется для очистки списков подписок, роста в соответствии с текущими приоритетами или перебалансировки социального графа.

Создаёт нативный контент для X, LinkedIn, TikTok, YouTube и рассылок из исходных материалов, не нивелируя голос автора. Используется при написании публикаций в соцсетях, тредов, сценариев видео или адаптации одного материала под несколько платформ.

Распространяет контент по X, LinkedIn, Threads и Bluesky, адаптируя его под ограничения и конвенции каждой платформы, — без публикации идентичного текста. Используется, когда запуск продукта, обновление или статья требуют платформоспецифичных версий.

Создаёт и обновляет питч-деки, one-pager'ы, инвестиционные меморандумы, финансовые модели и заявки в акселераторы, сохраняя внутреннюю согласованность всех цифр. Используется при создании или выравнивании нескольких fundraising-материалов вокруг единого источника правды.

Пишет персонализированные холодные письма, тёплые представления, follow-up-сообщения и инвестиционные обновления для фандрейзинга среди бизнес-ангелов, венчурных фондов и акселераторов. Используется, когда нужны лаконичные, подкреплённые фактами сообщения без банальных инвестиционных клише.

Проверяет и улучшает техническое SEO, on-page оптимизацию, структурированные данные, Core Web Vitals и маппинг ключевых слов для повышения видимости в поиске. Используйте при диагностике проблем с индексируемостью, исправлении мета-тегов, добавлении schema-разметки или планировании изменений в sitemap и внутренней перелинковке.

Управляет портфелями перевозчиков, переговорами по ставкам фрахта, тендерами (RFP), системами оценки и маршрутными руководствами для транспортных менеджеров. Используется при выстраивании отношений с перевозчиками, сравнении ставок или перераспределении грузов.

Операционная работа с реальными платёжными процессами клиентов — расследование подписок, возвратов, оттока и неудачных продлений через подключённые инструменты вроде Stripe. Используется при проблемах с оплатой клиентов или аудите операций, влияющих на выручку.

Экспертное руководство по классификации HS/HTS, таможенной документации, оптимизации пошлин по соглашениям о свободной торговле, проверке по санкционным спискам и реагированию на штрафные санкции для юрисдикций США, ЕС, Великобритании и АТР. Для задач таможенного соответствия при импорте и экспорте.

Рабочий процесс сортировки почты, составления черновиков, отправки и проверки доставки на основе фактических данных. Используется при организации входящих, составлении или отправке писем через реальный почтовый интерфейс, а также для подтверждения того, что письмо попало в «Отправленные».

Экспертные рекомендации по закупке электроэнергии и газа, оптимизации тарифов, управлению пиковой нагрузкой, оценке PPA и стратегии энергозакупок для нескольких объектов. Используется при закупке энергоносителей, оптимизации тарифов или оценке контрактов на возобновляемую энергию.

Операторский рабочий процесс для снимков выручки, сравнения тарифов, проверки реальности командного биллинга и поведения биллинговой логики на уровне кода. Используется при необходимости данных о продажах из Stripe, анализа посадочного биллинга или сравнительных бенчмарков цен конкурентов.

Работает с Google Drive, Docs, Sheets и Slides как единой рабочей поверхностью — поиск, резюмирование, редактирование, миграция и очистка материалов. Используется при управлении общими документами, трекерами или презентациями без прямых вызовов инструментов.

Экспертиза старшего планировщика спроса: прогнозирование, оптимизация страховых запасов, планирование пополнения и оценка эффекта промоакций в розничных сетях с несколькими точками продаж. Используется при прогнозировании спроса, установке уровней страховых запасов или управлении сезонными переходами для сотен SKU.

Получает, анализирует и обновляет тикеты Jira из AI-рабочего процесса разработки через MCP или прямые вызовы REST API. Используется при получении требований, извлечении критериев приёмки, добавлении комментариев, смене статуса задач или выполнении JQL-запросов.

Экспертное управление исключениями в грузовых перевозках: задержки, повреждения, потери, споры с перевозчиками и претензионные процедуры для LTL, FTL, посылочных и морских отправок.

Получение актуальных сообщений из iMessage, DM или социальных платформ: чтение тредов, восстановление одноразовых кодов и проверка переписки с подтверждением источника.

Обработка, конвертация, OCR, извлечение, редактирование, подписание и заполнение документов через коммерческий API Nutrient DWS. Используйте для автоматизации работы с PDF/DOCX/XLSX/PPTX и изображениями: конвертация форматов, удаление PII, заполнение форм.

Применяет экспертное производственное планирование в дискретном и серийном производстве — последовательность заданий, балансировка линий, оптимизация переналадок, устранение узких мест и реагирование на сбои — на основе TOC, SMED, OEE и процессов ERP/MES.

Координирует GitHub-задачи и PR с Linear через триаж, классификацию и связывание задач между платформами. Используйте при управлении бэклогом, классификации PR или синхронизации GitHub с Linear.

Экспертиза старшего инженера по качеству: жизненный цикл NCR, CAPA, анализ первопричин (5-Why, Ishikawa), интерпретация SPC и управление качеством поставщиков в средах FDA/IATF 16949/AS9100. Используйте при расследовании несоответствий, управлении CAPA или подготовке к аудитам.

Экспертиза старшего специалиста по возвратной логистике: право на RMA, оценка состояния товара, маршрутизация диспозиции (restocking/рефурбишинг/ликвидация/утилизация/RTV), выявление мошенничества с возвратами и обработка гарантийных претензий. Используйте при работе с возвратами товаров, обратной логистикой или злоупотреблениями.

Предоставляет взвешенный движок ранжирования графа для оценки контактов сети по ценности интро, картирования тёплых путей к целевому списку и измерения мостовых баллов по связям первого и второго порядка в X и LinkedIn. Используйте, когда основная цель — сама математика ранжирования, а не более широкий воркфлоу генерации лидов или поддержки сети.

Извлекает текст из изображений визовых документов через OCR, переводит на английский язык с сохранением структуры документа и создаёт двуязычный PDF. Используйте при подготовке переведённых пакетов документов для визовых заявлений.